4G网络架构_三大网络架构

4G是集3G与WLAN于一体，并能够快速传输数据、高质量、音频、视频和图像等。 4G能够以100Mbps以上的速度下载，比目前的家用宽带ADSL（4兆）快25倍，并能够满足几乎所有用户对于无线服务的要求。 2）EPC（EvolvedPacket Core） EPC 核心网主要由移动性管理设备（MME）、服务网关（S-GW）、分组数据网关（P-GW）、存储用户签约信息的HSS、策略控制单元（PCRF）等组成 EPC 核心网架构秉承了控制与承载分离的理念，将分组域中SGSN 的移动性管理、信令控制功能和媒体转发功能分离出来，分别由两个网元来完成，其中，MME 负责移动性管理、信令处理等功能，S-GW 负责媒体流处理及转发等功能 3，4G网络架构的变化 1）实现了控制与承载的分离，MME负责移动性管理、信令处理等功能，S-GW负责媒体流处理及转发等功能。

大模型应用之（4）：Langchain架构与大模型接入

Langchain架构 LangChain工具 组件：大模型包装器、聊天模型包装器、数据增强工具和接口链： 提供了标准接口，和数据平台和实际应用工具紧密集成 LangChain六大模块 模块 核心作用 Vectorstores 向量数据库 因为数据相关性搜索其实是向量运算。 转换成向量也很简单，只需要我们把数据存储到对应的向量数据库中即可完成向量的转换。 官方也提供了很多的向量数据库供我们使用。 Agent作为高级模块，可调用其他所有模块功能 大模型接入 接入示例 云服务和私有化大模型优劣对比 维度 开发成本 算力成本 运维成本 数据安全 云厂商大模型 较低，开箱即用 算力资源充足，大模型性能好 &吞吐量较高 较低，提供云平台监控 安全性低 私有化大模型 较高，自建大模型网关、服务鉴权、可用性等 算力硬件投入成本高，大模型性能较差低&吞吐量较低 较高，需要专业运维团队介入 安全性高，保密性强

数据架构的三大纠缠趋势：数据网格、数据编织和混合架构

他们在处理必须使用混合架构的现实时，被关于看似独立的新趋势（如数据网格和数据编织）的文献轰炸。这些趋势中的每一个都声称是其数据架构的完整模型，以解决“一次无处不在”的问题。 数据网格概念层次结构 Miro：https ://miro.com/app/board/uXjVO_mem4k=/ 与其拥有一个管理公司所有数据的中央团队，不如说应该根据最适合生产和拥有的团队在整个公司范围内分配生成 映射到数据编织实体的数据网格概念 图 2 中数据网格实现的相应数据编织示例如图 4 所示。 图 4. 对应于图 4 中的数据网格示例， D1、D2 是数据仓库中的表 A1 是一个具有摄取和 SQL 语句管道的应用程序，经过精心编排以按特定计划运行 A2 是作为 Spark 作业构建的应用程序，经过精心编排 因此，混合架构可以被认为是跨多种形式因素的数据编织的实现。 混合架构可以允许数据生产者在数据中心的本地数据仓库中生成数据和表，并允许云中的数据消费者订阅这些表。

闲聊4年大数据经历

0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” 2016年初 然后到了16年初，感觉机器学习突然间火起来了，突然间大数据的概念就被割裂出去了一大部分，机器学习和数据挖掘这部分和算法强相关的内容一下子就不属于大数据这个概念了。 我们换一个角度理解，数据量的爆发，其实也更新了数据仓库的概念，数据仓库建模和管理数据的理论可能变化不大，但是其使用的技术，会从原来的技术架构更多地转向现有的开源体系。 然后数据量一下暴增了，一天要处理的数据增到了百亿的级别，很多任务的数据量都超过了千亿，。下子问题就大了，遇到了很多的挑战，比如数据倾斜、数据丢失、数据读写影响这些问题。 大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。 我们在做大数据的时候也更应该有数据的理解，这里对数据的理解可能会和数据分析、数据挖掘有类似，但是又不同。

数据同步最全避坑指南！4大痛点+4大场景技术方案

系统A和系统B的数据对不上，流程卡住，用户投诉？想搞实时同步提升体验，结果把核心数据库拖慢了？尤其在企业内部数据分析和业务流程流转等关键时刻，如果数据同步跟不上，问题就大了。 2.数据孤岛与架构复杂性（1）痛点：在多系统并存的架构下，同一份数据常需在多个存储与计算引擎中冗余存储，导致数据孤岛问题加剧。 （2）技术实现：全周期一致性方案通过将存量数据校验与增量同步并行处理，缩短数据切换时间，降低业务中断风险。4.资源消耗与扩展不足（1）痛点：流式同步技术在提升实时性的同时，对计算资源的需求大大增加。 误区 4：安全防护的合规性缺失敏感数据同步需满足分类分级要求，山东大数据局明确要求传输加密、脱敏处理与最小权限管控。工具应该内置敏感数据规则，并支持操作日志审计留存，确保符合监管要求。 3.流处理平台：实时化场景方案企业可以根据场景选择单一工具或组合方案：4.新一代统一架构：流批一体与湖仓融合理想的数据同步架构应该整合流批一体引擎（Flink）、湖仓存储层（Iceberg）与智能管控面

大数据时代 云安全4大策略

云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。 3、实现最大程度的自动化 云安全架构无法轻易扩展这一因素导致大数据云计算机的研发受挫。传统加密解决方案需要HSM(硬件)单元。勿庸置疑，硬件部署无法实现自动化。 4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。 多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。 总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。

Kubernetes(4:架构)

Scheduler在调度 时会充分考虑Cluster的拓扑结构，当前各个节点的负载，以及应用对高可用、性能、数据亲和性的需求。 当数据发生变化时，etcd会快速地通知Kubernetes相关组件。 Pod要能够相互通信，Kubernetes Cluster必须部署Pod网络，flannel是其中一个可选方案。

RESTful架构风格下的4大常见安全问题｜洞见

伴随着RESTful架构风格的大量应用，一些本来难以察觉到的安全问题也逐渐开始显现出来。在我经历过的各种采用RESTful架构风格的应用中，某些安全问题几乎在每个应用中都会出现。 有时候可能是为了方便前端代码处理，也可能是疏忽大意，总之后端API返回的JSON数据中包含了远远超出前端代码需要的数据，因此造成数据泄露。 .], "user": { "id": 100, "password": "91B4E3E45B2465A4823BB5C03FF81B65" }, 技术上实现起来易如反掌，但是真正难的地方在于让整个应用都严格的按照这样的方式来处理JSON数据，确保没有任何遗漏之处。 4 API缺乏速率限制的保护 先看一个例子。 5 总结 开发出一个具备足够安全性的应用不是件容易的事情，本文中提到的只是RESTful架构风格下，众多安全问题中比较典型的一部分而已。

4A架构解析：业务、数据、应用、技术架构的区别与联系

        在数字化转型的浪潮中，4A架构如同建筑的蓝图，为企业从业务愿景到技术落地提供了完整的规划框架，是避免"技术债"和"重复造轮子"的关键。 1. 什么是4A架构？         4A架构是企业架构（Enterprise Architecture）的核心组成部分，它提供了一个分层、系统的视角来设计和描述企业的各个方面。 数据支撑：业务流程产生和使用数据，需要相应的数据架构支持 3. 应用实现：数据操作和业务流程需要应用系统来承载 4. 技术保障：应用系统需要技术基础设施来运行 逆向影响： 同时，技术架构的演进（如云计算、大数据）也会反向推动业务创新，形成双向的促进作用。 4. 实践建议 4.1 架构设计原则 1. 自上而下设计：从业务架构开始，确保技术投资与业务目标一致 2. 保持层间一致：确保各层架构之间的对应关系和一致性 3. 适度超前规划：技术架构要有一定的前瞻性，但避免过度设计 4.

数据资产怎么管？关键在这4大环节！

我们可以利用数据发现工具或数据目录平台，自动连接到公司内部的各个数据库、数据仓库甚至文件存储。 2.核心是抓取“元数据”工具会自动采集“关于数据的数据”，比如一个数据表叫什么、在哪里、包含哪些字段（这是技术元数据）；每个字段在业务上代表什么，归哪个部门管（这是业务元数据）。 3.形成数据目录将所有采集到的元数据组织起来，形成一个可搜索的、统一的数据资产地图。想象一下，这就是你公司数据的“搜索引擎”。做完这一步，你就能快速回答：我们到底有没有“客户满意度评分”这个数据？ 2.设计一致的数据模型在数据汇聚的层面，比如数据仓库里，按照商定好的标准来设计和整合数据，确保口径一致。3.理清数据血缘这一点非常关键。 我们应该把处理好的数据，封装成易于使用的数据服务API、可复用的数据产品或直观的分析报表。让业务方能够方便地获取数据能力。2.尝试进行价值度量数据值多少钱？这是个难题，但我们必须尝试去回答。

58大数据平台架构演进-图

2021年大数据Hadoop（五）：Hadoop架构

---- Hadoop架构 ​​​​​​​1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据 ，并分配任务给从节点 TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务 ​​​​​​​2.x的版本架构模型介绍 第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型 ：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中NameNode可以有两个，形成高可用状态 ：负责执行主节点ResourceManager分配的任务 第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据 .x的基本架构和Hadoop2.x 类似，但是Hadoop3.x加入很多新特性：如支持多NameNode，同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。

4 大常用的软件架构，来看看你们公司用哪种？

整理了一份Java面试宝典完整版PDF已整理成文档 一、单体架构 单体架构比较初级，典型的三级架构，前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。 全量部署的方式耗时长、 影响范围大、 风险高， 这使得单体应用项目上线部署的频率较低。 而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复，出错率比较高。 二、分布式应用 中级架构，分布式应用，中间层分布式+数据库分布式，是单体架构的并发扩展，将一个大的系统划分为多个业务模块，业务模块分别部署在不同的服务器上，各个业务模块之间通过接口进行数据交互。 数据库也大量采用分布式数据库，如redis、ES、solor等。通过LVS/Nginx代理应用，将用户请求均衡的负载到不同的服务器上。 例如某些服务可使用关系型数据库MySQL；某些微服务有图形计算的需求，可以使用Neo4j；甚至可根据需要，部分微服务使用Java开发，部分微服务使用Node.js开发。

区块链4大优势，与传统金融4大短板

现在很多人容易把区块链和比特币混为一谈，事实上，比特币只是区块链技术的一种小应用，只是借助了区块链基础技术架构开发的一种金融产品。 通俗地说，所有网络虚拟数字货币的交易过程都是去中心化的分布式网络账本，被记录的所有交易数据都可以在区块链各个节点上共享，各个数据终端通过加密合约彼此间相互链结。 技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本，单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系，都依赖于信用背书系统。 区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。 所有参与区块链交易节点都参与记录和验证，以及数据的维护。

数据架构选型必读：4月数据库产品技术解析

阅读原文】或登录云盘下载：https://pan.baidu.com/s/1L5Vh8rIlViJ2AHV2N2Sk4A（提取码：h343） DB-Engines数据库排行榜 以下取自2020年4月的数据 DB2发布11.5.2版本 自11.5.1版本之后，DB2只发布了基于容器的架构，官网上只能下载GA版本的介质。 正式官方支持飞腾与华为等ARM芯片架构，以及包括UOS、深度、中标麒麟等多种国产操作系统。 OushuDB架构上存储与计算完全分离，可弹性伸缩，动态扩展。 四、腾讯云MySQL 1、自研TXSQL 5.7内核新版本的重要特性： 支持快速加列的功能，通过instant算法来避免数据拷贝，进而实现大表快速加列的功能； 支持自增值持久化，可解决自增主键重复等问题

4位专家解读2015大数据技术进展

●可配置的store compression 存储的field，例如_source字段，可以使用默认的LZ4算法快速压缩，或者使用DEFLATE算法减少index size。 ●2016年，Apache Kylin将迎来重要的2.x版本，该版本对底层架构和设计作了重大重构，提供可插拔的设计及Lambda架构，同时提供对历史数据查询，Streaming及Realtime查询等， 2015年Kylin的主要发展都在Streaming OLAP上，为了支持低延迟的数据刷新，从整体的架构和设计上都做了相当大的重新设计，目前已经可以支持从Kafka读取数据并进行聚合计算的能力，同时提供 ●2015年4月，亚马逊启动其机器学习平台Amazon Machine Learning，这是一项全面的托管服务，让开发者能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型。 卢亿雷 精硕科技(AdMaster)技术副总裁兼总架构师，大数据资深专家，CCF（中国计算学会）大数据专委委员，北航特聘教授。

「主数据架构」4种常见的主数据管理实现风格

重点放在提高数据质量、建立数据治理的指导方针以及确保数据可以在整个业务中轻松地管理和访问。 这些因素都可以通过使用最常见的实现样式来实现。 Registry Style提供了一个不修改主数据的只读数据视图，是删除重复和获得对主数据的一致访问的有用方法。 它提供了低成本、快速的数据集成，对应用程序系统的入侵最小化。 MDM实现4:事务/集中式风格 事务样式使用链接、清理、匹配和丰富算法来存储和维护主数据属性，以增强数据。然后可以将增强后的数据发布回其各自的源系统。 下一步是考虑组织中谁需要访问这些数据，最后是希望他们能够从全球不同的设备和位置访问这些数据吗? 这时，听取主数据管理专家的建议是值得的。 原文：https://blog.stibosystems.com/4-common-master-data-management-implementation-styles 本文：https://pub.intelligentx.net

数据清洗，必须掌握的5大解决方案+4大步骤

数据清洗是什么？数据清洗是对原始数据进行系统性审查、修正、转换与整合的过程。 （4）机器学习和人工智能：模型训练极度依赖数据质量，缺失值处理不当、异常值未识别、特征尺度差异巨大，都会导致模型性能低下甚至失效。数据清洗的效果直接影响模型的上限。 （3）错误数据：拼写错误、逻辑错误等。（4）异常值：超出正常范围的数据。（5）格式混乱：日期、数字、文本等格式不一致。（6）不一致数据：跨系统、跨表的数据存在差异。（7）冗余数据：不必要的重复信息。 FineDataLink（FDL）作为新一代数据集成与治理平台，通过可视化低代码架构与分布式计算能力，构建了全流程可控的数据清洗体系。 （4）将最终字符串转为DOUBLE类型。得到干净、可直接计算的数字型“利润_清洗”列。数据过滤设置过滤条件，筛选出符合特定条件的数据。例如，筛选出「订购日期」为2023年，「运货费」大于100的数据。

【数据架构】数据湖与数据仓库之间的五大差异

“清理，打包和结构化以便于消费”，而数据湖更像是一个自然状态的水体。数据从流（源系统）流向湖。用户可以进入湖泊进行检查，采样或潜水。 现代数据架构中的数据湖这也是一个相当不精确的定义。 这通常是为了简化数据模型，并节省昂贵的磁盘存储上的空间，用于提高数据仓库的性能。 相比之下，数据湖保留所有数据。不仅仅是今天正在使用的数据，还有可能使用的数据，甚至可能永远不会被使用的数据。 数据科学家可以前往湖泊，利用他们所需要的大量不同的数据集，而其他用户则可以使用更为结构化的数据视图来提供数据。 4.数据湖适应变化 关于数据仓库的主要抱怨之一是需要多长时间来改变它们。 在数据湖中，这些操作报告消费者将利用数据库中的数据的更加结构化的视图，类似于以前在数据仓库中的数据。 另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。

2021年大数据Spark（七）：应用架构基本了解

Spark 应用架构-了解 Driver 和Executors 从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。 Executor是在一个Worker Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。 Executor发送 Task；  3）、Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver；  4） Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据；  5）、Driver 部分并行处理），就会有多少个 Task，每个 Task 只会处理单一分支上的数据。